mysql如何批量查询大量数据

select * from 表名 查询出来所有数据

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select * from 表名 where 条件 根据条件查询

select * from 表名 limit 开始下标,每页展示条数 分页处理

再或者就是取写存储器了，自行百度

如何向mysql数据库中导入大批量数据？

导入时把生成索引给关掉,应该能快一点.

不要一边导入一边建立索引.

8G数据,应该也不那么慢了.

把sql语句文件读取出一部分看看,建表语句中,应当有建立索引的部分,删掉它!

只做建表和插入数据两件事.

还有,看看数据库有没有外键?

尽量在插入数据过程中去掉外键关联.

等数据插入完成之后再加索引和外键,应该能提高很多读写性能.

截取一部分数据,例如100Mb.

插入一下试试,可以预先对整体时间有一个预期.

还有,真的要弄台好点的电脑,或者去借一台,等把数据导入完成之后,把msyql的库文件直接复制出来放自己机器上跑就好.

emm..

再追加点信息,要先搞明白,sql原文件里,到底都执行了哪几类操作?

可能需要你用c之类写点小工具,或者别的什么语言,分块读取并处理文件.

8G..

嗯,还好.

现在内存都够大,否则你都没法直接用软件打开了.

只有8G也可以直接用软件打开看.

停掉索引真的可以大幅度加快插入数据的速度.

建议试一试!

效率杠杠的！读取大量MySQL数据，就用Mybatis 流式

最近公司提了个需求，说公司的旧系统的报表导出的时候，数据量超过一万就导不出来了。经过分析，是旧系统做了限制。在更新的时候，查看了导出时虚拟机GC情况，发现原先程序执行时，内存激增，经过Google决定采用流式读取对sql进行优化。

jdk1.8 、intellij IDEA 2018

mybatis 3 、 springMVC 、Spring 4

实现流式读取的方式不止一种，但是我只能说我解决的这种，对不起，我不是大神级的。

这里采用的 controller、service、dao分层开发

为什么dao返回值为void还要在mapper写resultMap?因为回调要用你的resultMap处理，但是不应该返回给service，因为回调处理好了

controller层：

service层：(重点)

dao层：(重点)

mapper:(重点)

个人原因：删除非关键部分代码。你肯定看的懂得。

Google了好久的一个原因，就是因为dao接口不应该返回值的。还麻烦了老大过来看了一眼。

还有就是google出来的那些，要改框架配置的，我的确跟着改了，改了mysql连接参数，还有mybatis setting的配置。嗯，没用。

千万级别mysql读取后面的数据

一、使用LOAD DATA INFILE从文本下载数据这将比使用插入语句快20倍。

二、使用多个值表的 INSERT 语句 ，可以大大缩减客户端与数据库之间的连接、语法分析等消耗，使得效率比分开执行的单个 INSERT 语句快很多，相关的命令我们会在 SQL 优化详细介绍。如果多值的 INSERT是往一个非空的数据表里增加记录 ，也可以通过调整 bulk_insert_buffer_size 参数来提高数据插入的效率，这个参数设置的是 bulk insert 的缓存大小，默认是 8M 。

insert本身的多个value：

INSERT INTO table (field1,field2,field3) VALUES ('a',"b","c"), ('a',"b","c"),('a',"b","c");

在my.cnf中添加如下语句，将insert语句的长度设为最大。

Max_allowed_packet=1M

Net_buffer_length=2k

查看bulk_insert_buffer_size的值。

mysql SHOW VARIABLES;

+———————————+—————————————-+

| Variable_name | Value |

+———————————+—————————————-+

| auto_increment_increment | 1 |

| auto_increment_offset | 1 |

| automatic_sp_privileges | ON |

| back_log | 50 |

| basedir | /usr/local/mysql/ |

| binlog_cache_size | 32768 |

| bulk_insert_buffer_size | 8388608 |

如何快速从mysql中读取大量数据

MySQL数据库支持批量查找，但是批量修改需要结合条件语句。 例如 update 表一 set A=3 where A=5；

文章标题：mysql怎么读大量数据,mysql怎么读取数据
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